python - Pandas:concat 函数删除数据帧的先前排序

Question

考虑两个名为“socio_demo”([198 行 x 15 列])和 UPDRS_sorted([198 行 x 70 列])的数据帧。
让我们做:

socio_demo_sorted = socio_demo.sort_values(['NUMERO_CENTRE_1','NUMERO_INCLUSION_1'])
UPDRS_sorted = UPDRS.sort_values(['NUMERO_CENTRE_2','NUMERO_INCLUSION_2'])

UPDRS_sorted['NUMERO_CENTRE_2'] 给出

Out[22]: 
3     1
9     1
13    1
18    1
24    1
     ..
6     6
16    6
20    6
25    6
34    6
Name: NUMERO_CENTRE_2, Length: 198, dtype: int64

现在让我们连接两个排序的数据集:

frames = [socio_demo_sorted,UPDRS_sorted]
full_data = pd.concat(frames,axis = 1)

这给出了预期的 [198 行 x 85 列] 形状。
然而，做

full_data['NUMERO_CENTRE_2']

返回原始(未排序)UPDRS 数据:

0      3
1      4
2      2
3      1
4      5
      ..
193    1
194    1
195    1
196    1
197    1
Name: NUMERO_CENTRE_2, Length: 198, dtype: int64

我不明白为什么“.sort_values”函数的效果在这里丢失了。

Answer 1

在您的情况下 concat做 ignore_index

out = pd.concat(frames,ignore_index=True)